Technische Universität Dresden

Steckbrief:

Name des Vorhabens:

PRekKar - Vorhersage der Rekrutierbarkeit der Lunge und deren Verteilung im Akuten Lungenversagen

Zeitraum:

26.08.2025 – 31.12.2027

Förderfähige Gesamtkosten:

813.800 €

EU-Betrag:

488.280 €

Ort:

Dresden

Interventions­kategorie:

012 - Forschungs- und Innovationstätigkeiten, darunter auch Vernetzung, in öffentlichen Forschungszentren, Hochschuleinrichtungen und Kompetenzzentren (industrielle Forschung, experimentelle Entwicklung, Durchführbarkeitsstudien)

Förderrichtlinie:

02415 - EFRE/JTF RL Forschung InfraProNet 2021-2027 – Teil EFRE

Fördergegenstand:

2229 - Forschungsprojekte, anwendungsnahe

Spezifisches Ziel:

RSO1.1 - Entwicklung und Ausbau der Forschungs- und Innovationskapazitäten und der Einführung fortschrittlicher Technologien

Zweck und Errungenschaft:

Das Akute Lungenversagen ist ein lebensbedrohlicher Zustand der Lunge, der, u.a. in Folge von Flüssigkeitseinlagerungen und Gewebekollaps, durch eine schwere Störung des Austauschs von Atemgasen gekennzeichnet ist. Jährlich werden in Sachsen mehr als 2000 Patienten damit diagnostiziert und es werden 20 872 Behandlungstage notwendig. Etwa ein Drittel der Patienten verstirbt während der Intensivmedizinischen Behandlung.. Zur Sicherstellung eines adäquaten Gasaustauschs ist die Maschinelle Beatmung notwendig. Eine Möglichkeit der Wiedereröffnung kollabierter Lungenareale (Rekrutierung) und damit der Sicherstellung eines adäquaten Gasaustauschs ist die temporäre Verwendung hoher Atemwegsdrücke. Dies kann jedoch gravierende Nebenwirkungen auf das Kreislaufsystems und die Lunge selbst haben. Daher wäre eine Vorhersage der Rekrutierbarkeit vor der eigentlichen Intervention wesentlich zur Vermeidung von Nebenwirkungen. Im Projekt soll ein bestehender Algorithmus zur Vorhersage der lokalen Rekrutierbarkeit anhand von klinisch indizierten Computertomogrammen des Brustkorbs weiterentwickelt werden. Dies wird erreicht durch das Training an einem größeren Datensatz und durch die Weiterentwicklung des Algorithmus selbst. Die Güte und die Eignung des Algorithmus werden bewertet und dieser steht dann zur de-facto Echtzeitvorhersage für weitere Untersuchungen/Studien bereit stehen (TLR-4).

Fonds:

EFRE